{"id":11989,"date":"2021-01-12T09:44:03","date_gmt":"2021-01-12T15:44:03","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=11989"},"modified":"2025-10-21T13:55:43","modified_gmt":"2025-10-21T19:55:43","slug":"inteligencia-artificial-para-predecir-la-retinopatia-diabetica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/avance-de-la-ciencia\/inteligencia-artificial-para-predecir-la-retinopatia-diabetica\/","title":{"rendered":"Artificial Intelligence to predict diabetic retinopathy"},"content":{"rendered":"
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Study published in The Lancet shows clinical processes that would favour early treatment for diabetic retinopathy, through a deep learning system. <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Through screening blindness caused by diabetic retinopathy can be prevented, however, the challenge is to screen an increasing number of patients each year. The research: \u201cPredicting the risk of developing diabetic retinopathy using deep learning,\u201d published in the January 2021 issue of the British magazine The Lancet, aimed to create a deep learning system to predict the risk of patients with diabetes developing diabetic retinopathy in 2 years.<\/p>

The developers of the system created and validated two versions of a deep learning system intended to predict the development of diabetic retinopathy in patients with type 2 diabetes. The patients had been tested for this disease. \t\u201cThe input for the two versions was either a set of three-field or one-field colour fundus photographs. Of the 575\u2008431 eyes in the development set 28\u2008899 had known outcomes, with the remaining 546\u2008532 eyes used to augment the training process via multitask,\u201d the authors explain about the method used.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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For system validation, one eye was randomly selected for each patient from 3,678 eyes in an internal database in the United States and 2,345 eyes in an external data set in Thailand. The internal validation data set obtained an improvement in AUC from 0.72 to 0.81 and the external data set improved from 0.62 to 0.71 after the application of the deep learning system.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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\u201cThe deep-learning systems predicted diabetic retinopathy development using colour fundus photographs, and the systems were independent of and more informative than available risk factors. Such a risk stratification tool might help to optimise screening intervals to reduce costs while improving vision-related outcomes,\u201d the authors conclude.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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THE LANCET <\/strong><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(20)30250-8\/fulltext<\/a> \u00a0<\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Estudio publicado en The Lancet muestra procesos cl\u00ednicos que favorecer\u00edan en el tratamiento temprano para la retinopat\u00eda diab\u00e9tica, mediante un sistema de aprendizaje profundo. A trav\u00e9s del cribado la ceguera causada por la retinopat\u00eda diab\u00e9tica puede ser prevenida, sin embargo, el reto existente es realizar el cribado a un n\u00famero de pacientes que cada a\u00f1o incrementa. La investigaci\u00f3n: \u201cPredecir el riesgo de desarrollar retinopat\u00eda diab\u00e9tica mediante el aprendizaje profundo”, publicada en la edici\u00f3n de enero 2021 de la revista brit\u00e1nica The Lancet, tuvo como objetivo crear un sistema de aprendizaje profundo para predecir el riesgo de que los pacientes con diabetes desarrollen retinopat\u00eda diab\u00e9tica en 2 a\u00f1os. Los desarrolladores del sistema, crearon y validaron dos versiones de un sistema de aprendizaje profundo con intenci\u00f3n de predecir el desarrollo de la retinopat\u00eda diab\u00e9tica en pacientes con diabetes tipo 2. Los pacientes hab\u00edan sido sometidos a ex\u00e1menes de detecci\u00f3n de esta enfermedad. “La entrada para las dos versiones fue un conjunto de fotograf\u00edas de fondo de ojo en color de tres campos o de un campo. De los 575 431 ojos en el conjunto de desarrollo, 28 899 ten\u00edan resultados conocidos, y los 546 532 ojos restantes se usaron para aumentar el proceso de entrenamiento a trav\u00e9s del aprendizaje multitarea”, explican los autores sobre el m\u00e9todo utilizado. Para la validaci\u00f3n del sistema, se seleccion\u00f3 un ojo aleatoriamente por cada paciente, de 3,678 ojos de una base de datos interna, de Estados Unidos y 2,345 ojos de un conjunto de datos externos, de Tailandia. El conjunto de datos de validaci\u00f3n interna obtuvo una mejora del AUC de 0.72 a 0.81 y el conjunto de datos externos mejor\u00f3 de 0.62 a 0.71 tras la aplicaci\u00f3n del sistema de aprendizaje profundo. \u201cLos sistemas de aprendizaje profundo predijeron el desarrollo de la retinopat\u00eda diab\u00e9tica mediante fotograf\u00edas en color del fondo de ojo, y los sistemas eran independientes y m\u00e1s informativos que los factores de riesgo disponibles. Esta herramienta de estratificaci\u00f3n de riesgos podr\u00eda ayudar a optimizar los intervalos de detecci\u00f3n para reducir los costos y mejorar los resultados relacionados con la visi\u00f3n\u201d, concluyen los autores. BIBLIOGRAF\u00cdA THE LANCET https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(20)30250-8\/fulltext  <\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":11990,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3399,152,154,1418],"tags":[145],"class_list":["post-11989","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-analitica","category-avance-de-la-ciencia","category-comunidades-conectadas","category-resena-de-publicaciones-cientificas","tag-noticias"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11989","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11989"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11989\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11990"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11989"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11989"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11989"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}